본 연구는 기존의 루프검지기의 설치 및 유지보수를 위한 성능평가 방법으로서 사용해왔던 L-R-C(Inductance-Resistance-Capacitance) Test에 의한 Q Factor(질 계수)방법을 대체/보완할 수 있는 새로운 방법에 대한 연구이다. 기존의 Q Factor방법은 크게 세 가지 문제점을 수반하고 있다. 첫째, 현장의 루프검지기의 전기적 특성인 L-R-C값을 Q Factor를 기준으로 루프검지기의 현재 성능을 평가함으로써 인력에 의존하는 효율성에 문제를 안고 있으며 둘째, 루프검지시스템의 전체를 대상으로 하지 않고 일부의 측정치만으로 전체시스템을 추론하고 있다는 점과 셋째, 기존의 방법으로는 루프검지기의 검지영역, 즉 높이별 검지영역를 알 수 없다는 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완할 수 있는 방법으로서 루프검지기헤드에서 발생하는 자기장을 측정하여 루프검지기 전체시스템의 현재상태를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 루프검지기에서 생성되는 자기장을 검출할 수 있는 센서와 자료수집방법, 분석방법 및 진단방법 등을 개발하였다.
인간의 삶을 돕는 유비쿼터스 환경에서 GeoSensor의 다양한 센서 데이터들을 다루는 u-GIS DSMS의 연구가 진행되고 있고 그에 따른 고가용성 서비스를 제공하기 위한 클러스터 시스템이 대두되고 있다. GeoSensor에 의해 수집되는 데이터는 폭발적으로 발생되는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징은 서버의 제한된 메모리로 인하여 주어진 메모리를 초과하는 현상과 데이터가 손실되어 질의 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 부하제한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 기법들은 단일 서버환경에서의 기법들로써 필터링을 통해 부하가 발생한 큐의 튜플들을 특별한 기준에 의해 드롭하는 방식이다. 그렇기 때문에 집계질의와 같은 튜플 삭제에 민감한 질의의 정확도를 만족시키기 어렵다. 본 논문에서는 GeoSensor 스트림 데이터의 클러스터링 환경에서 집계질의의 정확도 향상을 위한 이중처리 부하제한 기법을 제안한다. 본 기법은 두 노드가 고가용성을 위해 이중화 되어있는 스트림 데이터의 환경을 이용한다. 같은 스트림의 데이터를 공유하고 있는 특성을 이용해 두 노드에서 하나의 스트림의 데이터를 나누어 처리한다. 이때 슬라이딩 윈도우 단위로 두 노드 간 스트림 데이터를 동기화한다. 그리고 각 노드에서 처리된 결과를 다시 병합하는 방식이다. 성능평가를 통해 기존 기법들과 달리 튜플의 손실 없이 집계질의의 질의 정확도가 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
일반적으로 자율주행 차량은 측위를 위하여 GNSS(Global Navigation Satellite System)에서 절대위치 신호를 수신하여 지도에 매칭하는 방식을 사용한다. 하지만 도심이나 터널에서 정상적인 위성신호를 수신하기 어렵기 때문에 추측항법(Dead Reckoning)으로 절대위치를 추측하므로 누적 오차의 주기적 보정이 병행되어야 한다. 본 연구에서는 자율주행시 GNSS 위치 신호 수신이 어려운 터널 내에서 사용되는 추측항법의 오차를 일정수준 이하로 유지하기 위하여 기존 도로시설물을 이용한 오차 보정을 위한 시설물의 선정 방법을 제안하였다. 시설물의 특성으로서 모양, 설치위치 등 '다양성' 검토를 위하여 관련 기준 검토, 영상 및 라이다센서 조사로 얼마나 잘 인지하는 지에 대한 '인지성' 조사, 설치위치 및 간격에 의한 '규칙성'을 조사하여 후보시설물을 선정하였다. 본 연구 결과로 측위오차 보정 지원시설로 소화전함/안내표지(50m), 유도표지등A(300m), Lane Control System(500m), 최고/최저속도제한표지, 제트팬을 선정하였으며, 기존 시설물만으로 오차 보정이 가능하다고 판단하였다. 본 연구의 결과는 자율주행 차량의 터널내 측위보정시 활용될 것으로 기대된다.
최근 소프트웨어 중심사회 실현 전략을 목적으로 하는 소프트웨어 교육이 국내에서도 많이 강조되고 있는데, 이것은 정보과목 뿐 아니라 다양한 교과 활동과 연계하여 수행하도록 하고 있다. 2015 개정 교육과정에 소프트웨어 교육이 강화되면서, 소프트웨어 교육 운영지침(MOE, 2015)이 발표되었다. 이것은 교육부가 소프트웨어 교육을 얼마나 중요시하는 지를 보여준다. 소프트웨어 교육은 과학교육과도 관련이 있는데, 소프트웨어를 활용한 알고리즘 교육과 피지컬 컴퓨팅을 활용한 센서 측정 및 출력 제어 활동은 과학교육에서 최근 강조되고 있는 과학적 탐구 전략으로서 효과적일 수 있다. 또한 최근 강조되고 있는 컴퓨팅 사고력 개발을 위해서도 적절한 교육방법이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 일상에서의 과학적 문제를 교육용 프로그래밍 언어(EPL)를 사용하는 소프트웨어와 피지컬 컴퓨팅 교구를 사용해 해결하는 탐구활동 프로그램을 설계하고 고등학생들에게 적용해 보았다. 적용 전후 학생들의 프로그래밍과 컴퓨팅 사고력에 대한 인식의 변화를 보기 위해 컴퓨터 활용 능력 설문지를 소프트웨어 교육의 성취기준과 컴퓨팅 사고력의 구성요소와 관련지어 수정하여 사용하였다. 연구 결과, 언플러그드 활동과 EPL 소프트웨어 및 피지컬 컴퓨팅 교구를 활용하여 구성된 소프트웨어 활용 탐구활동을 통해 학생들의 프로그래밍과 컴퓨팅 사고력에 대한 인식이 향상되었으며, 컴퓨팅을 통한 문제해결에 대한 자신감도 향상되었다. 또한 소프트웨어 활용 탐구활동을 경험한 학생들은 과학에 대한 흥미와 적극성, 과제집착력도 높은 것으로 나타났다.
가까운 미래에 필요로 하게 될 지능형 로봇은 인간과 공존하고 효과적으로 인간을 도울 수 있는 인간 친화적인 로봇이다. 이러한 목적을 실현하기 위해서 무엇보다 로봇은 주어진 환경에서만 아니라 미지의 환경에서도 주행중인 자신의 위치와 자세를 인식할 수 있어야 한다. 더욱이, 자신의 위치가 자연스럽게 인식될 수 있어야 할 것이다. 그래서 이동로봇의 주행에서 발생되는 불확실을 해결함으로써 로봇의 위치를 추정할 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치추정을 위한 방법을 제시하고 있다. 이것은 엔코더의 관측 위치정보와 이동로봇의 위치정보를 추정하기 위한 카메라영상에서의 추정된 위치정보를 결합하는 방법이다. 기준좌표계상에 이동물체의 사전 경로정보와 투영된 카메라 모델, 기하학적 구속식을 이용함으로써 이동물체에 대한 영상 좌표와 추정된 이동로봇의 위치 정보간의 관계를 표현 할 수 있다. 제시된 식은 추정된 위치에 근거하기 때문에 측정오차를 항상 가지게 된다. 제안된 방법은 관측되고 추정된 영상좌표간의 오차정보를 이용하여 이동로봇의 위치를 추정할 수 있었다. 이러한 추정을 위해서 칼만필터를 적용하였으며 제안된 방법의 성능은 시뮬레이션과 실험을 통하여 제시하고 있다.
본 논문에서는 사용자가 2차원 또는 3차원 상에서 필기를 하는 경우의 관성치를 측정할 수 있는 가속도계와 각속도계를 장착한 펜형 입력 장치를 소개한다. 각속도계의 측정치를 한 번 적분해 시스템의 자세를 구하며 이는 가속도에 포함되어 있는 중력 가속도 성분을 제거하는 데 사용된다. 시스템의 위치는 보정된 가속도를 두 번 적분해 구한다. 이러한 원리는 관성 항법 시스템에서 보편적으로 사용되는 것이다. 그러나 필기 궤적을 복원하기 위해 사용되는 이중 적분 과정으로 인해 위치 측정치의 정확도는 시간이 지남에 따라 심각하게 떨어진다. 이러한 문제는 관성 항법 시스템에 있어 일반적인 경우이며 통상 외부의 기준 신호나 기타 정보를 이용한 주기적 또는 비주기적인 시스템의 교정을 통해 해결된다. 본 논문에서는 위치 및 속도의 보정은 온라인과 오프라인 교정 과정을 통해 이루어진다. 온라인 교정 과정에서는 칼만 필터를 이용한 보상 필터 기법을 사용한다. 오프라인 교정 과정에서는 최종적인 시스템의 항법 오차의 상수 성분을 속도 정보와 움직임 검지 알고리듬을 통해 제거한다. 실제 실험을 통해 제안된 시스템의 유용성과 효용성을 보인다.
본 연구는 맥박산소측정기를 이용하여 광용적맥파 파형의 원데이터를 기록하고 분석함으로써 치수 생활력 측정에 이 원데이터 분석의 적용가능성을 살펴보고 정상 치수 생활력을 갖는 소아환자의 상악 중절치에 대한 광용적맥파 파형의 파라미터에 대한 기초 자료를 마련할 목적으로 시행되었다. 상악 중절치에 대해 정상 치수 생활력을 갖고 전신질환이 없는 30명의 환아(남 16명, 여 14명, 평균연령 11.4세)를 연구대상으로 선정하였다. 맞춤형 센서와 맥박산소측정기를 이용하여 측정하였으며 측정결과는 적색 파장과 적외선 파장의 원데이터 형태로 기록되었고 LabChart(v.7.3, ADInstruments, Germany)를 이용하여 분석하였다. 본 연구를 통해 소아에서 정상 치수생활력을 갖는 상악 중절치에 대한 광용적맥파 파형의 파라미터의 기준값을 제시할 수 있었으며 소아의 치수혈류측정에 이러한 광용적맥파 파형 분석이 활용될 수 있음을 확인하였다.
주차정보시스템은 주차 대기시간을 줄이고 운전자의 편의를 증진시킬 수 있지만, 다수의 검지기, 표출장치, 제어장치 등을 포함하는 특성에 기인하여 항구적인 전력을 소비하는 특징을 갖는다. 근래에 국내외에서 환경 친화적 그린 빌딩을 위한 저 전력 소비 형 주차정보시스템의 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 가상 빌딩의 주차장을 대상으로, 소비전력 저감을 특징으로 하는 주차정보시스템을 설계하였다. 본 설계를 위한 주차검지기로는 기 상용화된 배터리방식 주차 검지기인 무선루프식검지기와 지자기방식 검지기를 적용하고, 시스템 구성 및 통신 네트워크, 운전자 정보서비스 시나리오, 배터리 수명 평준화 등에 대한 설계를 진행하였다. 이어서, 설계된 주차정보시스템의 운영 소비전력을 추정하고 이를 종래의 일반적인 초음파방식 시스템의 동작 소비전력과 비교 하였다. 또한, 주기적 배터리 교체비용을 고려한 전력 유지비용을 환산하여 비교하였다. 7년의 배터리 교체주기를 기준으로 하였을 때, 설계된 시스템의 운영 소비전력은 기존 초음파센서 기반 시스템의 13% 수준으로, 전력 운영비용 환산 값은 기존시스템과 유사한 수준인 94.9%로 추정되었다. 본 연구의 시스템은 소비전력의 괄목할 만 한 경감에 따라, CO2발생의 저감을 기대할 수 있다.
본 논문에서는 방사선 측정장치의 저준위 방사선 측정 알고리즘과 방사선량의 급격한 변화에 따른 장치의 반응 속도개선을 위한 알고리즘 및 장치의 구성을 제안한다. 저준위 방사선 측정의 측정 정밀도를 개선하기 위한 알고리즘은 방사선 측정센서로부터 수집된 펄스의 누적평균을 기준으로 하는 듀얼 윈도우 방사선 수치 측정법을 사용한다. 방사선량의 급격한 변화에 따른 장치의 반응 속도개선을 위한 알고리즘은 신규로 입력된 6초 동안의 데이터 패턴분석을 통한 듀얼 윈도우 방사선 수치 측정법을 사용한다. 제안된 알고리즘의 검증을 위한 하드웨어 장치로는 센서 및 고전압 발생부, 제어부, 충전 및 전원회로부, 무선통신부, 디스플레이부 등으로 구성되어 있다. 제안된 알고리즘에서 사용한 듀얼 윈도우 방사선 수치 측정법을 실험한 결과, 기존 5uSv/h 수준의 저선량 한계에서 대체로 불확도가 낮아지고 선형성이 개선됨을 확인할 수 있었다. 또한 급격한 방사선량의 변화에 대한 장비의 반응속도 개선에 대해 실측실험을 통해 6초 이후에 변화된 수치가 반응함을 확인하였다. 따라서 제안된 알고리즘이 급격한 변화에 따른 장치의 반응속도가 개선됨을 확인할 수 있었다.
버섯은 관리가 매우 까다로운 작물로 알려져 있다. 그렇기 때문에 버섯을 오랜 기간 재배해 온 농민도 버섯을 재배할 때마다 버섯의 품질이나 생산량에 차이가 발생한다고 한다. 본 연구는 그동안 오랜 경험에 의한 지식으로 재배하던 버섯의 생육관리를 계량화된 데이터를 기반으로 관리하기 위한 기술을 개발하기 위하여 수행되었다. 본 연구에서는 버섯재배사의 생육환경을 원격에서 모니터링하고 제어하기 위한 하드웨어와 버섯을 자동으로 재배할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 버섯의 생육을 위한 환경관리는 재배현장, 컴퓨터, 스마트폰 등을 이용해 할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 국내에서 최고 품질의 버섯을 재배하는 농가의 환경관리데이터를 수집하여 이를 기반으로 생장환경관리 데이터베이스를 만들고, 만들어진 데이터베이스를 기반으로 재배사 내부의 환경이 관리되도록 하였다. 재배품종은 흑타리버섯 이다. 버섯재배를 위한 관리 환경은 데이터베이스 값을 기준으로 온도는 설정값${\pm}0.5^{\circ}C$, 습도는 상한은 설정값+7 %, 하한은 설정값-3 % 수준에서 제어되도록 하였고, 이산화탄소 농도는 설정값${\pm}10%$ 수준에서 제어가 되도록 하였다. 이와 같은 환경에서 버섯을 재배한 결과 수확시 버섯의 생산량이 $193.8{\pm}12.9g$/병으로 최고의 기술을 가진 농가에서 재배하는 것과 거의 동일한 수준의 버섯을 생산할 수 있었다. 따라서 그동안 오랜 경험을 기반으로 관리하던 버섯재배사 환경관리를 센서의 데이터를 기반으로 관리할 수 있을 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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